Effect of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 ( <scp>PCSK9</scp> ) monoclonal antibodies on new‐onset diabetes mellitus and glucose metabolism: <scp>A</scp> systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims To investigate the effect of two clinically applied proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 monoclonal antibodies (PCSK9‐mAbs) on glycaemia and new‐onset diabetes mellitus (NODM). Materials and Methods PubMed, MEDLINE, Embase, Cochrane databases and ClinicalTrials.gov websites were systematically searched for randomized controlled trials that reported data on fasting plasma glucose (FPG), glycated haemoglobin (HbA1c) or NODM incidence. Risk ratios (RRs) for NODM and mean difference (MD) for FPG and HbA1c with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a fixed‐effect model. Heterogeneity was examined using the I 2 statistic and potential publication bias was assessed using funnel plots and Egger’s test. Results A total of 18 studies including 26 123 participants without diabetes were identified. No significant difference was observed in the PCSK9‐mAb treatment groups in terms of NODM (RR 1.05, 95% CI 0.95‐1.16), FPG (MD 0.00 mmol/L, 95% CI −0.02 to 0.02) or HbA1c (MD 0.00% [0 mmol/L], 95% CI −0.01 to 0.01) compared with control groups. Subgroup (PCSK9‐mAb type, participant characteristics, treatment duration, treatment method and differences in control treatment) and sensitivity analyses did not significantly alter the results. Meta‐regression analyses showed that risk of NODM was not associated with baseline age, baseline body mass index (BMI), proportion of men, treatment duration or percent LDL cholesterol reduction. Conclusions Alirocumab and evolocumab, two types of PCSK9‐mAb approved by the US Food and Drug Administration and the European Medicines Agency, had no significant impact on NODM and glucose homeostasis, regardless of PCSK9‐mAb type, participant characteristics, treatment duration, treatment method and differences in control treatment. Baseline age, BMI, proportion of men, treatment duration, and percent change of LDL cholesterol did not influence diabetes risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».